长治市重污染天气特征分析

基于2016年1月至2017年2月的长治市空气质量监测数据及气象资料,本文对长治市重污染日逐月分布及其对应的天气类型和气象要素特征进行了系统分析。结果表明:该期间长治市共发生33d重污染天气,12月和1月PM2.5浓度最高;区域稳定的气象条件是形成重污染的主要原因,地面气象要素主要表现为小风(1.23 m/s),湿度较大(52.8%)的特点;高压类、低压类和均压类三种地面天气形势所占污染天数的比例分别为78.8%、9.1%和12.1%,其中500h Pa高度场为偏西气流,同时地面处于高压后部,是导致长治市发生重污染天气过程的重要原因之一。     

冬季北京城区大气重污染特征分析

为研究北京市城区大气重污染特征,对2013年12月~2014年2月期间北京市6次大气重污染过程的PM2.5浓度水平、化学组成以及大气氧化性和气象要素特征进行了分析。结果表明,重污染日PM2.5平均质量浓度达到265.0μg/m3,是非重污染日的3.5倍。 PM2.5组分中NO3-,SO42-,NH4+和有机碳(OC)在重污染日的平均浓度分别是非重污染日的6.8,3.4,2.7和2.6倍。前3次过程中SO42-浓度最高,后3次过程中SO42-浓度与NO3-浓度接近。从气象要素来看,重污染期间的基本特征为地面温度升高、相对湿度增大、地面气压降低和风速减小。重污染日的能见度显著降低,平均能见度仅为非重污染日的34.4%。重污染日的大气氧化性明显增强,大气氧化剂OX平均浓度是非重污染日的1.5倍,(OC)/(EC)平均比值是非重污染日的1.6倍。     

风向对北京市重污染日PM_(2.5)浓度分布影响研究

对2013年北京市58 d重污染日PM_(2.5)浓度水平进行了分析,并用克里格插值法统计了重污染期间不同风向PM_(2.5)不同浓度区间的国土面积。结果显示2013年北京市重污染日主要集中在冬季,占到全年天数的15.9%,且重污染日PM_(2.5)平均浓度为218μg/m3;重污染日PM_(2.5)空间分布较为均匀且统计的平均浓度在150μg/m3以上的国土面积约占总面积的82%;重污染期间重度污染(150μg/m3)以上面积占比分别为南风(87%)、东风(81%)、西风(70%)、北风(66%);重污染日不同风向下ρ(NO_3~-)、ρ(NH_4~+)、ρ(SO_4~(2-))之和约占ρ(PM~(2.5))的60%~65%,且各组分浓度相差不大。     

2013年夏季嘉兴市一次光化学事件的观测分析

为研究2013年8月5~11日嘉兴地区一次光化学事件形成的高浓度O3污染的变化特征及成因,对8月2~14日的主要污染气体(O3、NO2、NO、CO、SO2)、颗粒物(PM10、PM2.5)以及气象要素进行了观测分析.结果表明,嘉兴污染日的O3平均浓度是正常日的2.4倍,超标率多在29.0%以上,9日超标率高达45.8%,此次污染事件是高温下剧烈的光化学反应以及低湿低风速的稳定天气形势共同作用造成的.污染日和正常日的O3日变化均呈单峰分布,峰值出现在14:00左右,O3在污染日和正常日生成期的增长速率分别为50.3μg·(m3·h)-1和21.6μg·(m3·h)-1,在消耗期的下降速率分别为16.8μg·(m3·h)-1和23.4μg·(m3·h)-1,NO、NO2和CO在污染日的浓度分别是正常日的1.1、1.5和1.5倍,为光化学反应提供了有利的反应条件.污染日PM2.5浓度、PM10浓度、PM2.5/PM10的比值分别是正常日的2.5、2.3、1.1倍,污染日大气光化学反应异常活跃,更有利于细颗粒物的生成.     

2013年北京市细颗粒物时空分布特征研究

根据2013年北京市PM2.5监测数据,系统分析了北京市PM2.5污染的时空分布特征,并利用克里格插值统计了四季PM2.5不同浓度区间的国土面积。结果显示:2013年全市PM2.5年均浓度为89.5μg/m3,超过年均35μg/m3的国标1.56倍;PM2.5浓度由高到低的季节依次是冬季、春季、秋季和夏季;空间分布上PM2.5呈现明显的南北梯度分布特征;2013年PM2.5平均浓度达标对应的国土面积占比夏季最大为73%,冬季最小为22%。     

南京地区近地面臭氧浓度与气象条件关系研究

通过分析2013—2015年南京地区相关气象要素对近地面臭氧浓度的影响,建立了用于不同季节高浓度臭氧污染事件的预报预警模型,并归纳总结了南京地区高浓度臭氧出现的天气形势.结果表明,近地面臭氧浓度的变化与气象要素密切相关,气温、能见度、日照小时、总(净)辐射辐照度等要素与O_3浓度呈显著正相关,与相对湿度、总(低)云量呈负相关.高浓度臭氧污染是多因子综合作用的结果,典型气象条件表现为:太阳辐射强,低云量少,相对湿度适宜,地面小风速及特定的风向.通过定义高浓度臭氧潜势指数HOPI和风向指数WDI,并综合考虑14:00地面气温、相对湿度及8:00各标准层的相关气象要素,建立了逐季节多指标叠套的高浓度臭氧预报方程.采用2016年资料对其进行检验,发现预报值与观测值的相关系数分别达0.72(冬季)、0.76(春季)和0.73(夏季),说明方程具有较好的拟合效果和可预报性.通过普查历史天气图,归纳了伴随南京地区高浓度臭氧事件出现的8种主要天气形势,即高压类(高压中心G0、高压后部G1)、低压类(低压底部D0、低压前部D1、低压倒槽D2)、均压类(高压相关的均压JG、低压相关的均压JD、其它均压J).其中,以高压后部地面形势出现概率最大,低压前部均压场出现时对应臭氧平均浓度最高.     

南京冬季重霾天气过程与颗粒物污染特征

2013年12月1-9日利用常规气象观测资料和NCEP再分析资料,结合气态污染物和颗粒物化学组分外场观测,对2013年1月11-16日南京冬季一次持续重霾天气过程与颗粒物污染特征进行分析。结果表明,此次重霾过程,南京地面相对湿度较高且伴随静小风,近地层的水平输送条件较差,污染物不易扩散;天气环流形势稳定,地面受高压控制且处于均压场内,垂直方向存在明显逆温,为霾的形成提供有利的气象条件;大气PM10和PM2.5的小时最大浓度分别高达433μg/m3和325μg/m3,水平能见度低于1 km。PM2.5平均占PM10的72.4%,PM1平均占PM2.5的50.6%,颗粒物以细粒子为主,且PM2.5对能见度的影响随相对湿度的增加而减弱。水溶性离子SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5中的主要成分,其占总浓度61%,同时SO2转化率(SOR)和NO2转化率(NOR)分别为0.35和0.31,表明霾天更有利于二次气溶胶转化。此外,PM2.5中无机盐的主要存在形式有(NH4)2SO4、NH4NO3以及少量NH4Cl。水溶性离子浓度与能见度呈现明显负相关性,说明PM2.5中水溶性离子对能见度的降低起主要作用。     

西安市高新区采暖期大气颗粒物污染状况分析

为了解西安市高新区采暖期大气颗粒物(包括PM1 0和PM2.5)污染状况,于2013年1月1日到2013年3月15日在高新区进行了为期74 d的连续自动采样。结果表明:采样期间高新区PM1 0的小时浓度范围28~1744μg/m3,平均浓度为332μg/m3;PM2.5的小时浓度范围13~946μg/m3,平均浓度为207μg/m3。PM2.5占PM1 0的平均比例为63.8%。颗粒物浓度日变化呈现弱双峰特征,分别在凌晨2:00和上午7:00~8:00左右达到浓度最高值,但是上午的峰值并不明显。颗粒物在15:00~1 6:00之间浓度达到最低值,由于受采暖影响,18:00之后颗粒物浓度明显上升。     

奥运时段北京及近周边区域空气污染观测与比对分析

为研究奥运时段北京与近周边区域空气质量的相互影响,评价区域污染源协同减排对奥运时段北京空气质量的作用,寻求北京空气污染预警的有效途径,2008-06-01～2008-10-03在北京奥运村以及近周边的河北涿州、廊坊、香河、燕郊进行了空气污染联网观测.结果表明,夏秋季节北京和近周边首要污染物均为颗粒物,北京和周边可吸入颗粒物(PM10)平均质量浓度分别为(114±66)μg/m3和(128±59)μg/m3;细粒子(PM2.5)质量浓度则分别为(77±47)μg/m3和(81±51)μg/m3;臭氧质量浓度小时最大值的平均分别为(164±52)μg/m3和(165±55)μg/m3;NOx分别为(58±23)μg/m3和(25±14)μg/m3.相对于6月,奥运会时段(8月8日～8月24日)北京地区PM10、PM2.5、O3、NOx的浓度分别下降69%、62%、18%和41%,残奥会时段(9月6日～9月17日)PM10、PM2.5、O3、NOx的浓度分别下降56%、49%、17%和16%.北京大气中细粒子浓度受周边影响严重,而NOx有向周边扩散的潜势,夏季臭氧则表现出区域污染的特征.结合气象要素分析表明,近周边区域联网观测,有助于北京空气质量预警研究,并可为区域协同防控空气污染提供科学支撑.     

武汉市洪山区春季PM2.5浓度及多环芳烃组成特征

分析了武汉市洪山区2014年春季PM2.5的浓度,并利用气相色谱/质谱(GC/MS)测定了多环芳烃(PAHs)的组成.结果表明,PM2.5的质量浓度为47.99～195.87μg/m3,平均质量浓度为(101.34±32.49)μg/m3,超标天数占总监测天数的81.82%;PM2.5质量浓度与各气象要素间的相关性不显著.PM2.5中PAHs日均浓度变化范围为8.44~34.45ng/m3,平均浓度为21.48±7.03ng/m3,其中4环PAHs的含量最高,达到11.72ng/m3,占总PAHs浓度的54.56%,结合典型污染来源中PAHs的特征比值和数学统计中主成分分析法,判断出其主要污染来源为车辆排放、燃烧源和燃煤源;PAHs日均总毒性当量(∑BaPeq)浓度范围为1.10~5.46ng/m3,平均值为2.99ng/m3,日均超标率达到60.61%.     

2014年京津冀地区PM2.5浓度时空分布及来源模拟

采用模式(CAMx)模拟与污染物、气象观测资料相结合的方式,分析了2014年京津冀地区PM2.5时空分布及来源特征.结果表明:PM2.5具有较为明显的时间变化规律,呈秋冬高、春夏低的规律和双峰型分布的日变化特征;重污染日PM2.5高浓度(PM2.5>150μg/m3)主要分布在太行山前的华北平原区,特别是北京、保定、石家庄一线,而太行山、燕山等西部及北部山区PM2.5浓度明显低于平原区;重污染日京津冀地区PM2.5平均浓度在150μg/m3以上的面积约占总面积的73%;重污染日北京、天津、石家庄市的PM2.5外来输送率分别为58%、54%、39%;2014年10月6~12日京津冀地区发生的一次重污染过程中污染物由南向北输送,区域输送对于各地区PM2.5浓度有着十分重要的影响.     

贵阳市秋、冬季PM_(2.5)中碳组分污染特征及来源分析

为研究贵阳市大气细粒子PM2.5中有机碳(OC)和元素碳(EC)的污染特征,于2013年10月14日至2013年12月25日,采集2个监测点位秋季和冬季的PM2.5样品,检测分析PM2.5中有机碳(OC)、元素碳(EC)的质量浓度。结果表明,秋季PM2.5中OC的平均浓度为14.9μg/m3,EC的平均浓度为2.31μg/m3;冬季PM2.5中OC的平均浓度为26.2μg/m3,EC的平均浓度为7.53μg/m3,呈冬季高、秋季低的季节变化特征。秋、冬季PM2.5中OC/EC的值均大于2,表明存在二次有机碳(SOC)的贡献;秋季SOC的值为6.89μg/m3,冬季SOC的值为8.29μg/m3。通过计算PM2.5中8个碳组分丰度,初步判断PM2.5中秋季碳的主要来源是汽车尾气、道路扬尘和生物质燃烧,冬季碳的主要来源是汽车尾气、燃煤尘和道路扬尘。     

2014年10月北京市一次空气重污染过程分析

采用轨迹模拟与观测资料相结合的方式,对北京市2014年10月6—12日1次典型空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行分析。结果表明:京津冀区域稳定的气象条件是形成重污染的主要原因,重污染过程中大气层结稳定,平均逆温强度每100 m为3.42℃,平均风速为1.56 m/s,平均湿度为83.13%;重污染过程中10月8—11日污染最重,北京ρ(PM_(2.5))日均值平均为264μg/m~3,且京津冀约20×104km~2国土面积处于重度污染水平;模拟结果显示污染最重的8—11日区域输送对北京PM_(2.5)贡献率在61%~69%;区域输送对北京PM2.5浓度起着更为重要的作用。     

污染源减排时刻和减排比例对北京市PM_(2.5)浓度的影响

利用Model-3/CMAQ及京津冀地区高分辨率排放源清单,选取文献[19]中污染峰值当天启动50%污染源削减方案的同时,进一步设置了3种污染源控制方案(峰值当天启动75%源削减;峰值日前1d、2d开始启动25%源削减),比较了峰值日前启动适量减排与峰值日当天启动大幅度减排的效果差异.结果表明:污染峰值当天启动50%、75%减排时,北京市PM2.5浓度下降率分布不均匀,高值区集中于PM2.5浓度高值区,减排后PM2.5浓度分布较减排前均匀.提前1~2d启动25%源削减时,峰值日北京市PM2.5浓度整体下降.城、郊PM2.5下降率均表现为当天减排50%小于提前1d开始减排25%;当天启动减排提高到75%时,城区PM2.5下降率大于提前2d启动25%减排,郊区表现为峰值前2d启动25%削减优于当天减排75%.将峰值前1d、2d启动25%减排分别与当天启动50%、75%减排时北京市峰值日PM2.5浓度下降率相减,北京市绝大部分区域下降率差值为正;峰值前1d、2d启动25%减排分别比峰值日启动50%、75%减排时北京市平均PM2.5多下降4.7μg/m3(6%)、2.9μg/m3(4%).综上所述,在污染峰值来临之前采取适量减排较污染当天才启动大幅度减排更有利于北京市整体空气质量达标.     

云南宣威燃煤室内可吸入颗粒物质量浓度变化特征

应用中流量采样器TSP-PM10-PM2.5对我国肺癌高发区宣威地区6个乡村19家农户进行采样,运用滤膜称重法来分析不同燃料类型室内及相应室外的大气颗粒物质量浓度特征.结果显示,各村庄室内、室外PM10质量浓度比值(I/O)变化范围为1.74~2.87,说明室内PM10污染主要由室内污染源引起;做饭时段室内PM10污染比其他时段严重,尽管烟囱可以将大量的污染物排出室外,但室内颗粒物的质量浓度依然较高.室内PM10质量浓度依燃料类型从高到低依次为块煤用户>型煤用户>燃柴用户>用电用户,室内PM2.5质量浓度依燃料类型从高到低表现为块煤用户>燃柴用户>用电用户;块煤、型煤用户的室内PM10的质量浓度平均值(442.49μg/m3、399.14μg/m3)超过国家室内空气质量标准日均值150μg/m3,污染严重;燃柴和用电用户室内PM10的质量浓度平均值(145.50μg/m3、119.91μg/m3)低于国家室内空气质量标准日均值150μg/m3,污染较轻.块煤用户PM2.5质量浓度日均值(132.58μg/m3)超过2012年2月29日环境保护部发布的环境空气质量标准二级标准75μg/m3,而燃柴和用电户PM2.5的质量浓度(55.24μg/m3、65.02μg/m3)均低于环境空气质量标准二级标准75μg/m3,说明块煤用户室内细颗粒污染较重,用电和燃柴用户室内细颗粒物污染相对较轻.     

2013年夏季北京市一次空气重污染过程分析

结合WRF数值模式与气象、污染物观测资料,综合分析了北京市2013年6月29日-7月2日夏季一次空气重污染过程的特征、气象条件及成因。结果表明:重污染过程期间6月30日-7月1日细颗粒物平均浓度为184μg/m~3,平均风速为2.07 m/s,平均相对湿度为87.25%;24 h变温基本在-0.83~3.81℃之间,24 h平均变压在-3.59~-0.18 h Pa之间;北京及周边地区不利的气象条件是重污染形成的主要原因,局地累积及本地化学反应、周边地区秸秆焚烧输送又加剧了此次空气重污染的程度,形成了此次夏季罕见的重污染过程。     

北京市2009年8月大气颗粒物污染特征

为研究2008年8月北京奥运会1a之后北京市大气颗粒物的污染特征,于2009年8月对北京市大气颗粒物PM10、PM2.5样品进行采集,测量其质量浓度并对其中的水溶性离子组分进行分析.研究发现2009年8月北京市大气颗粒物PM10、PM2.5质量浓度日均值分别为176.9μg/m3和102.5μg/m3.PM10质量浓度比2008年观测值上升了180%,比2007年降低了10%; PM2.5质量浓度比2008年观测值上升了126%,比2007年上升了31%.水溶性离子是大气颗粒物的重要组分,分别占PM10和PM2.5质量浓度的43%和61%.对比发现,污染天气条件下PM2.5/PM10和NO3-/SO42-比值升高,移动源是北京地区主要的污染物来源.风向风速和降水等天气条件对颗粒物质量浓度有很大影响,其中0.5~1.0m/s的东南风条件下大气颗粒物污染最为严重.     

天津秋冬季PM2.5碳组分化学特征与来源分析

为研究天津大气PM2.5中有机碳和元素碳的特征,于2009年9月4日到2010年2月25日在天津3个监测点位采集PM2.5样品,分析了PM2.5颗粒中元素碳和有机碳的含量特征、与气象条件的相互关系、以及碳组分的来源.结果表明3个监测点位PM2.5的平均质量浓度为123.85μg/m3;TC的平均浓度为18.76μg/m3,其中OC的平均浓度为14.48μg/m3,EC的平均浓度为4.27μg/m3,日均OC和EC浓度分别占PM2.5的11.7%和3.5%.秋季SOC的估算值为5.1μg/m3, 占OC的40.7%、PM2.5的4.3%;冬季SOC的估算值为6.5μg/m3, 占OC的35.7%,PM2.5的4.9%.观测期间EC与温度呈比较好的负相关关系; OC、EC、TC的浓度与风速有较好的负相关性.48h后推气流轨迹结果显示局地盘旋的气流(L)和来自天津北方或西北方区域气流(N/NW)有较高的碳组分浓度;天津大气PM2.5中碳组分受包括生物质燃烧、汽车排放、燃煤和道路扬尘混合来源影响.     

邯郸市PM_(2.5)中含碳组分的特征及来源分析

自2012年10月13日-2014年9月11日在邯郸市采集PM2.5样品,并对气态污染物以及颗粒污染物(PM10和PM2.5)进行在线监测,将其中100个样品进行8种碳组分分析,初步探讨含碳气溶胶的特征及来源。结果发现:采样期间PM10和PM2.5的平均浓度分别274.4μg/m3和154.7μg/m3,超标率大于80%,其中2013年1月份PM10和PM2.5的最大值更分别达到924.6μg/m3和658.2μg/m3。OC/PM2.5和EC/PM2.5的比例分别为16.7%和7.0%,采暖时间段的OC及EC的污染程度相较于非采暖时间段更为严重。OC和EC的平均增长率分别为2.67和1.33,污染累积和二次转化贡献率分别占49.8%和50.2%;SOC/OC在49.3%~57.7%之间,SOC/PM2.5在7.9%~11.6%之间,二次有机物污染较为严重。因子分析表明,冬季PM2.5碳组分主要来自于燃煤和柴油车尾气排放,生物质燃烧和汽油车尾气,分别解释了PM2.5中碳组分的39.3%、28.4%以及16.3%。     

北京市夏季近地层臭氧对气温的量化响应关系

为研究不同污染水平下,O₃浓度对气温升高的敏感程度,利用2018—2020年5—9月近地层O₃日最大8 h平均浓度(O₃-8 h浓度)和日最高地面气温(Tmax)数据,拟合O₃-8 h浓度对T_max变化的响应斜率(m O₃-T),据此对比分析不同类型站点m O₃-T的差异和O₃污染特征.结果表明：(1)各站点O₃-8 h浓度均随T_max升高而增加,在24～36℃气温范围内该趋势最明显.(2)城区点m O₃-T最高,高达10.6μg/(m3·℃);北部远郊区点和北部背景点m O₃-T较低,低至5.2μg/(m3·℃);近郊区点与城区点的m O₃-T相当.(3)总体看,北京市m O₃-T较高,与O₃污染高发地—美国加州南海岸地区20世纪90年代相当,说明目前北京市O...